技術セミナー・研修・出版・書籍・通信教育・eラーニング・講師派遣の テックセミナー ジェーピー

機械学習の基本と回転機器の異常検知への応用

機械学習の基本的概念と異常検知実装のための

機械学習の基本と回転機器の異常検知への応用

~Pythonプログラム解説付き~
オンライン 開催
  • ライブ配信セミナーには、特典としてアーカイブ配信が付きます。
  • アーカイブ配信の視聴期間は2024年8月30日〜9月5日を予定しております。
  • ライブ配信を受講しない場合は、「アーカイブ配信」をご選択ください。

概要

本セミナーでは、機械学習の教師なし学習、異常検知の理論や手法、異常検知の応用例について、プログラム解説を含め、数式は用いずに図や例を元に、直感的に理解できるように解説いたします。

開催日

  • 2024年8月23日(金) 10時00分 16時30分

受講対象者

  • Pythonによる機械学習・異常検知を基礎から学びたい方
  • 機械学習・異常検知を業務で利用しようとしている方
  • これから機械学習・異常検知に取り組む方

修得知識

  • 機械学習・異常検知の基礎知識
  • Pythonによる実装方法
  • 異常検知の実データへの適用方法

プログラム

 本セミナーでは、深層学習を代表とする機械学習全般に共通する基本的な概念、そして特に要望の多い異常検知の理論やその実装を解説します。Pythonについても基本的な構文から説明し、 機械学習ライブラリとして有名なscikit-learnを用いた実装の解説し、機械学習の理解を深めます。なるべく数式は用いずに図や例を元に分かりやすく説明します。さらに、回転機器の振動データを対象とした異常検知に関する講演者の具体的な研究事例紹介、ならびに関連するPythonコード解説も行います。
 機械学習と異常検知について、これから本格的な勉強もしくは導入を始める前に概要を体系的に掴むには最適かと思います。

  1. 機械学習の概要
    1. ビッグデータ時代
    2. 機械学習とは?
    3. 機械学習の分類
    4. 教師あり学習
      1. 識別
      2. 回帰
    5. 教師なし学習
      1. モデル推定
      2. パターンマイニング
    6. 半教師あり学習
    7. 深層学習 (ディープラーニング)
    8. 強化学習
    9. 機械学習の基本的な手順
      1. 前処理
      2. 次元の呪い
      3. 主成分分析による次元圧縮
      4. バイアスとバリアンス
      5. 評価基準の設定:クロスバリエーション
      6. 簡単な識別器:k-近傍法
      7. 評価指標:F値,ROC曲線
  2. Pythonの基礎と機械学習の実装方法 (Python解説)
    1. Pythonの基本的構文
    2. Scikit-learnを用いた機械学習の実装方法
    3. k近傍法による識別
  3. 機械学習による異常検知
    1. 異常検知の基本的な考え方
    2. 性能評価の方法
    3. ホテリング理論による異常検知
    4. 主要な異常検知法
      1. One-class Support Vector Machine
      2. Local Outlier Factor
      3. Isolation Forest
      4. Deep Learningによる異常検知
    5. 各種異常検知法の比較 (Python解説)
  4. 回転機器の振動データに対する異常検知
    1. 微小欠陥検知の事例紹介
    2. Pythonコード解説
    • 質疑応答

講師

  • 福井 健一
    大阪大学 産業科学研究所 知能アーキテクチャ研究分野
    准教授

主催

お支払い方法、キャンセルの可否は、必ずお申し込み前にご確認をお願いいたします。

お問い合わせ

本セミナーに関するお問い合わせは tech-seminar.jpのお問い合わせからお願いいたします。
(主催者への直接のお問い合わせはご遠慮くださいませ。)

受講料

1名様
: 45,000円 (税別) / 49,500円 (税込)
複数名
: 40,000円 (税別) / 44,000円 (税込)

複数名同時申込割引について

複数名で同時に申込いただいた場合、1名様につき 40,000円(税別) / 44,000円(税込) で受講いただけます。

  • 1名様でお申し込みの場合 : 1名で 45,000円(税別) / 49,500円(税込)
  • 2名様でお申し込みの場合 : 2名で 80,000円(税別) / 88,000円(税込)
  • 3名様でお申し込みの場合 : 3名で 120,000円(税別) / 132,000円(税込)

ライブ配信対応セミナー / アーカイブ配信対応セミナー

  • 「Zoom」を使ったライブ配信またはアーカイブ配信セミナーのいずれかをご選択いただけます。
  • お申し込み前に、 視聴環境テストミーティングへの参加手順 をご確認いただき、 テストミーティング にて動作確認をお願いいたします。
  • 開催日前に、接続先URL、ミーティングID​、パスワードを別途ご連絡いたします。
  • セミナー開催日時に、視聴サイトにログインしていただき、ご視聴ください。
  • セミナー資料は、PDFファイルを配布予定です。
  • タブレットやスマートフォンでも受講可能ですが、機能が制限される場合があります。
  • ご視聴は、お申込み者様ご自身での視聴のみに限らせていただきます。不特定多数でご覧いただくことはご遠慮下さい。
  • 講義の録音、録画などの行為や、権利者の許可なくテキスト資料、講演データの複製、転用、販売などの二次利用することを固く禁じます。

ライブ配信セミナーをご希望の場合

  • Zoomのグループにパスワードを設定しています。お申込者以外の参加を防ぐため、パスワードを外部に漏洩しないでください。
    万が一、部外者が侵入した場合は管理者側で部外者の退出あるいはセミナーを終了いたします。

アーカイブ配信セミナーをご希望の場合

  • 当日のセミナーを、後日にお手元のPCやスマホ・タブレッドなどからご視聴・学習することができます。
  • 配信開始となりましたら、改めてメールでご案内いたします。
  • 視聴サイトにログインしていただき、ご視聴いただきます。
  • 視聴期間は2024年8月30日〜9月5日を予定しております。
    ご視聴いただけなかった場合でも期間延長いたしませんのでご注意ください。
本セミナーは終了いたしました。

これから開催される関連セミナー

開始日時 会場 開催方法
2025/1/7 少数データ、データ不足における機械学習適用の問題解決方法とその戦略 オンライン
2025/1/14 自然言語処理を活用した研究開発、材料分野への適応事例 オンライン
2025/1/14 画像認識技術を用いたAI外観検査の現場導入事例と精度向上技術 オンライン
2025/1/15 Python実践データ分析/機械学習 オンライン
2025/1/20 ベイズ最適化を活用した実験の効率化と開発期間短縮 オンライン
2025/1/20 Pythonを用いてコンピュータビジョンの理論と実践を学ぶ オンライン
2025/1/22 ベイズ推定を用いたデータ解析 オンライン
2025/1/23 時系列データ分析 入門 オンライン
2025/1/24 プロセスインフォマティクスにおけるベイズ最適化の活用法と実施事例 オンライン
2025/1/24 着実にステップアップできる多変量解析講座 オンライン
2025/1/27 感性工学商品開発プロセスへのAI応用 オンライン
2025/1/28 AI外観検査 (画像認識) のはじめ方、すすめ方、精度向上への考え方 オンライン
2025/1/29 Python実践データ分析/機械学習 オンライン
2025/1/30 マテリアルズ・インフォマティクスの基礎と実践 オンライン
2025/2/4 カルマンフィルタの実践 オンライン
2025/2/4 ベイズ推定を用いたデータ解析 オンライン
2025/2/10 目的に応じた統計手法の選択とデータ解析のポイント オンライン
2025/2/10 生成AI・LLM活用へのデータ整理、システム構築とRAGを用いた検索精度向上 オンライン
2025/2/10 着実にステップアップできる多変量解析講座 オンライン
2025/2/12 実験短縮、研究開発効率化へのMI、生成AI、ロボット導入と活用のポイント オンライン

関連する出版物